Xiaomi выпустила MiMo-V2.6: быстрый режим стоит в десять раз дороже

22 сентября Xiaomi представила MiMo-V2.6 — модели Pro и Flash, доступные через API и приложения компании. У релиза есть любопытная развилка: обычный Pro стоит меньше доллара за миллион выходных токенов, а ускоренный режим — уже $8,70. Вместе с моделями Xiaomi показывает, как их обучала.

Вычислительные модули и бюджет: концептуальная иллюстрация выбора режима модели

Редакционная иллюстрация. Не интерфейс MiMo и не результат измерения скорости.

В опубликованной таблице цен MiMo-V2.6-Pro стоит $0,435 за миллион входных токенов без попадания в кеш и $0,87 за миллион выходных. У Flash — $0,14 и $0,28 соответственно. Это цены API Xiaomi в долларах, не стоимость подписки и не тариф Provod.

Pro-UltraSpeed стоит $4,35 на входе без кеша и $8,70 на выходе: обе ставки ровно в десять раз выше обычного Pro. Xiaomi обещает до двадцатикратного ускорения выдачи при том же качестве. «До» здесь существенно: это заявление разработчика, а не наш замер задержки на конкретной задаче.

Для заказчика такая развилка интереснее общего обещания «ИИ стал быстрее». В одном случае ответ нужен человеку, который прямо сейчас ждёт его на экране. В другом — система ночью разбирает накопившиеся документы, и результат понадобится только утром. Переплата за одинаковое сокращение времени может иметь совершенно разный смысл.

Поэтому быстрый режим стоит обсуждать вместе с моментом, когда ответ действительно нужен. Представим два задания: подготовить черновик презентации к утреннему совещанию и отвечать на уточнения во время самого совещания. В первом случае запас времени позволяет выбирать по бюджету. Во втором ожидание разрывает разговор. Это пример выбора режима, не проведённый тест MiMo и не обещание его окупаемости.

В карточке MiMo-V2.6-Pro-RL указаны работа с текстом, изображениями, видео и аудио, а также контекст до миллиона токенов. Главный исследовательский акцент — обучение с подкреплением: модель выполняет задания, а оценка полученных решений влияет на дальнейшее обучение.

Команда описывает один смешанный тренировочный прогон для программирования, общих агентских задач, визуальной работы и кибербезопасности. Оценивание устроено сложнее простого «сдал — не сдал»: среди успешных решений тоже выбирают более качественные. В том же описании предусмотрены перекрёстные проверки оценщиков и защита от попыток получить высокий балл обходным путём.

Отсюда полезно правильно прочитать слово «самоулучшение». В данном случае речь о методе обучения, описанном разработчиком. Это не основание ожидать, что экземпляр модели в вашем сервисе после каждого разговора самостоятельно перепишет свои веса и станет лучше. Между исследовательским термином и обещанием функции продукта здесь есть заметная дистанция.

Открытая коллекция на Hugging Face содержит Pro-RL, Flash-RL и отдельную Distill-Qwen-9B. Для читателя это возможность посмотреть на конкретные выпуски и документы, а не довольствоваться названием семейства на рекламной странице.

В обсуждении на Hacker News один из участников выделяет прозрачность обучения: публичный тренировочный дашборд оказался для него полезным учебным материалом. Другой оспаривает убедительность части сравнений. Это отдельные реакции сообщества, а не независимая экспертиза модели.

Такое сочетание и делает релиз интересным. Можно ценить доступность материалов и одновременно не соглашаться с выводом о превосходстве в тестах. Публичная таблица даёт предмет для проверки; она не закрывает спор одним местом в рейтинге. Для владельца продукта это хороший повод сформулировать собственный вопрос к новинке: какую работу хочется поручить ей и почему текущий вариант не устраивает.

Зарегистрируйтесь в Provod, чтобы работать с доступными моделями через чат и API. На момент подготовки статьи в проверенном каталоге есть MiMo 2.5; наличие MiMo 2.6 не подтверждено. Проверяйте точную версию перед выбором модели для своей задачи.